package com.sen.gulimall.product.service.impl;

import cn.hutool.core.lang.TypeReference;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.sen.common.utils.PageUtils;
import com.sen.common.utils.Query;
import com.sen.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.sen.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.sen.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.sen.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.sen.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1.查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);

        //2.组装成父子的树形结构
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(entity -> entity.getParentCid() == 0)
                .map(menu -> {
                    menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
                    return menu;
                })
                .sorted(Comparator.comparing(menu -> menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()))
                .collect(Collectors.toList());

        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 1.检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);

    }

    //[2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new LinkedList<>();
        fillParentPath(catelogId, paths);
        Collections.reverse(paths);//逆序
        return paths.toArray(new Long[paths.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict：缓存失效模式的使用
     * 1、同时进行多种缓存操作 @Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category", allEntries = true)
     * 3、存储同一个类型的数据，都可以指定成同一个分区。分区名默认就是缓存的前缀，方便使用@CacheEvict批量删除
     * @param category
     */
//    @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevel1Categorys'")
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getCatalogJson'")
//    })
    @CacheEvict(value = "category", allEntries = true)  //失效模式
//    @CachePut   //双写模式
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到哪个名字的缓存。【缓存的分区（按照业务类型分区）】
     * 2、@Cacheable({"category"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     *      如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为
     *      1）、如果缓存中有，方法不用调用。
     *      2）、key默认自动生成：缓存的名字::SimpleKey [](自主生成的key值)
     *      3）、缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     *      4）、默认ttl时间-1；
     *
     *    自定义：
     *      1）、指定生成的缓存使用的key：   key属性指定，接受一个SpEL
     *          SpEL的详细语法：https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#cache-spel-context
     *      2）、指定缓存的数据的存活时间:    配置文件中修改ttl
     *      3）、将数据保存为json格式：
     *          自定义RedisCacheConfiguration即可
     * 4、Spring-Cache的不足：
     *      1）、读模式：
     *          缓存穿透：查询一个null数据。解决：缓存空数据，cache-null-values=true
     *          缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁？默认是无加锁的，sync = true（加锁，解决击穿）
     *          缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间就可以，time-to-live=3600000
     *      2）、写模式：（缓存与数据库一致）
     *          1）、读写加锁。
     *          2）、引入Canal，感知MySQL的更新去更新数据库
     *          3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     *    总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）：完全可以使用Spring-Cache；写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *      特殊数据：特殊设计
     *
     *  原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager) -> Cache(RedisCache) -> Cache负责缓存的读写
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"}, key = "#root.method.name", sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys");
        long start = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> categoryEntities = this.baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        System.out.println("消耗时间：" + (System.currentTimeMillis() - start));
        return categoryEntities;
    }

    @Cacheable(value = "category", key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库...");
        List<CategoryEntity> categoryList = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<>());
        //1、查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(categoryList, 0L);
        //2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(),
                v -> {
                    //1、每一个的1级分类，查到这个1级分类下的所有2级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(categoryList, v.getCatId());
                    //2、封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (!CollectionUtils.isEmpty(categoryEntities)) {
                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(
                                    v.getCatId().toString(),
                                    null,
                                    l2.getCatId().toString(),
                                    l2.getName()
                            );
                            //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(categoryList, l2.getCatId());
                            if (!CollectionUtils.isEmpty(level3Catelog)) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    //2、封装成指定格式
                                    Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(
                                            l2.getCatId().toString(),
                                            l3.getCatId().toString(),
                                            l3.getName()
                                    );
                                    return catelog3Vo;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                            }
                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }

                    return catelog2Vos;
                }));

        return parent_cid;
    }

    //TODO 产生堆外内存溢出：OutOfDirectMemoryError
    //1）、springboot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信。
    //2）、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出 -Xmx300m; netty如果没有指定堆外内存，默认使用-Xmx300m
    // 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    //解决方案：不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存。
    //1）、升级lettuce客户端。 2）、切换使用jedis
    // redisTemplate
    // lettuce、jedis操作redis的底层客户端。Spring再次封装redisTemplate
//    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        //给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，还用逆转为能用的对象类型；【序列化与反序列化】

        /**
         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2、设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3、加锁：解决缓存击穿
         */

        //1、加入缓存逻辑，缓存中存的数据是json字符串。
        //JSON优点：跨语言，跨平台兼容。
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2、缓存中没有，查询数据库
            System.out.println("缓存不命中...将要查询数据库...");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();

            return catalogJsonFromDb;
        }

        System.out.println("缓存命中...直接返回");
        //转为指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSONUtil.parseObj(catalogJSON).toBean(new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }

    /**
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一致
     * 缓存数据一致性
     * 1）、双写模式
     * 2）、失效模式
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {

        //1、锁的名字。锁的粒度，越细越快。
        //锁的粒度：具体缓存的是某个数据，11-号商品： product-11-lock、product-12-lock
        RLock lock = redisson.getLock("catalogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return dataFromDb;
    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {

        //1、占分布式锁。去redis占锁
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功...");
            //加锁成功...执行业务
            //2、设置过期时间，必须和加锁是同步的，原子的
            //redisTemplate.expire("lock", 30, TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                //删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class)
                        , Arrays.asList("lock"), uuid);
            }

            //获取值对比，对比成功删除=原子操作  Lua脚本解锁
//            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if (uuid.equals(lockValue)) {
//                //删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock"); //删除锁
//            }
            return dataFromDb;
        } else {
            //加锁失败...重试。synchronized ()
            //休眠200ms重试
            System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试");
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock(); //自旋的方式
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isNotEmpty(catalogJSON)) {
            //缓存不为null直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSONUtil.parseObj(catalogJSON).toBean(new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库...");

        List<CategoryEntity> categoryList = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<>());

        //1、查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(categoryList, 0L);

        //2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(),
                v -> {
                    //1、每一个的1级分类，查到这个1级分类下的所有2级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(categoryList, v.getCatId());
                    //2、封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (!CollectionUtils.isEmpty(categoryEntities)) {
                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(
                                    v.getCatId().toString(),
                                    null,
                                    l2.getCatId().toString(),
                                    l2.getName()
                            );
                            //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(categoryList, l2.getCatId());
                            if (!CollectionUtils.isEmpty(level3Catelog)) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    //2、封装成指定格式
                                    Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(
                                            l2.getCatId().toString(),
                                            l3.getCatId().toString(),
                                            l3.getName()
                                    );
                                    return catelog3Vo;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                            }
                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }

                    return catelog2Vos;
                }));

        //3、查到的数据再放入缓存，将对象转为json存放在缓存中
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(parent_cid);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", jsonStr, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parent_cid;
    }

    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        //只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
        //1、synchronized(this)：SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的。
        //TODO 本地锁：synchronized，JUC（Lock），在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }

    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> categoryList, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> collect = categoryList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parent_cid)).collect(Collectors.toList());
        //return this.baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        return collect;
    }

    private void fillParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        //1、收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            fillParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
    }

    //递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(entity -> entity.getParentCid().equals(root.getCatId()))
                .map(menu -> {
                    menu.setChildren(getChildrens(menu, all));
                    return menu;
                })
                .sorted(Comparator.comparing(menu -> menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()))
                .collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}